LINEST
Fungsi LINEST menghasilkan larik statistik untuk garis lurus yang paling sesuai dengan data yang diberikan dengan menggunakan metode persegi yang terkecil.
LINEST(known-y-values, known-x-values, nonzero-y-intercept, more-stats)
known-y-values: Kumpulan yang berisi nilai y yang diketahui. known-y-values harus berisi nilai angka atau nilai tanggal/waktu. Jika hanya ada satu kumpulan nilai x yang diketahui, known-y-values dapat memiliki ukuran apa pun. Jika lebih besar dari satu kumpulan nilai x yang diketahui, known-y-values dapat berupa satu kolom yang berisi nilai atau satu baris yang berisi nilai, namun tidak dapat keduanya.
known-x-values: Kumpulan opsional yang berisi nilai x yang dikenal. known-x-values harus berisi nilai angka atau nilai tanggal/waktu. Jika dihilangkan, nilai x yang diketahui akan diasumsikan sebagai kumpulan ukuran yang sama dengan known-y-values yang dimulai dengan 1—misalnya, 1, 2, 3 jika ada tiga known-y-values. Jika hanya satu kumpulan nilai x, known-x-values, jika ditetapkan, harus dalam ukuran yang sama dengan known-y-values. Jika ada lebih besar dari satu kumpulan nilai x yang diketahui, tiap baris/kolom known-x-values ditetapkan menjadi satu kumpulan dan ukuran tiap baris/kolom harus sama dengan ukuran baris/kolom known-y-values.
nonzero-y-intercept: Nilai modalitas opsional yang menentukan cara menghitung intersep y (b konstan).
normal (1, TRUE, or omitted): Nilai intersep y (b konstan) harus dihitung secara normal.
force 0 value (0, FALSE): Nilai intersep y (b konstan) harus dipaksa ke 0.
more-stats: Nilai modalitas opsional yang menentukan apakah informasi statistik tambahan harus dihasilkan.
no additional stats (0, FALSE, or omitted): Jangan kembalikan statistik regresi tambahan dalam susunan yang dikembalikan.
additional stats (1, TRUE): Kembalikan statistik regresi tambahan dalam larik yang dikembalikan.
Catatan
Nilai dihasilkan oleh fungsi yang terdapat pada satu susunan. Salah satu metode membaca nilai pada susunan adalah dengan menggunakan fungsi INDEX. Anda dapat memasukkan fungsi LINEST dalam fungsi INDEX: =INDEX(LINEST(known-y-values, known-x-values, y-intercept, more-stats), y, x) di mana y dan x adalah indeks kolom dan baris dari nilai yang diinginkan.
Jika statistik tambahan tidak didapat (more-stats FALSE), larik yang didapat menjadi satu baris di dalam. Jumlah kolom sama dengan jumlah himpunan known-x-values ditambah 1. Nilai x yang diketahui terdiri dari baris kemiringan (satu nilai untuk tiap baris/kolom nilai x) dalam urutan yang berlawanan (nilai pertama terkait dengan baris/kolom nilai x terakhir) dan nilai untuk b, yaitu perpotongan.
Jika statistik tambahan dihasilkan (more-stats TRUE), larik berisi lima baris. Segera lihat informasi tambahan mengenai susunan ini dengan mengikuti contoh-contoh berikut.
Contoh |
|---|
Berikut tabel yang diberikan known-y-values (sel A2:A6) dan known-x-values (sel B2:B6): |
A | B | |
|---|---|---|
1 | Y | X |
2 | 0 | -1 |
3 | 8 | 10 |
4 | 9 | 12 |
5 | 4 | 5 |
6 | 1 | 3 |
=INDEX(LINEST(A2:A6; B2:B6: 1; 0); 1) kira-kira menghasilkan 0,752707581227437, diberikan nilai normal (1) untuk perpotongan y bukan nol. Ini adalah garis regresi karena kami menentukan bahwa kami ingin nilai pertama dari susunan yang dihasilkan oleh INDEX dan kami hanya menentukan satu kumpulan nilai-x-yang diketahui. =INDEX(LINEST(A2:A6; B2:B6; 1; 0); 2) kira-kira menghasilkan 0,0342960288808646, yaitu b, perpotongan untuk garis regresi. Perpotongan dihasilkan kerena kami menentukan bahwa kami ingin nilai kedua dari susunan yang dihasilkan oleh INDEX, yang akan menjadi nilai kedua karena kami hanya menentukan satu kumpulan nilai x yang diketahui. |
Isi larik statistik tambahan
LINEST dapat termasuk informasi statistik tambahan pada susunan yang dihasilkan oleh fungsi. Untuk tujuan diskusi berikut, anggap ada lima himpunan nilai x yang diketahui, selain nilai y yang diketahui. Anggap known-x-values ada di lima baris pada tabel atau lima kolom pada tabel. Berdasarkan hal tersebut, susunan yang dihasilkan oleh LINEST terdiri dari nilai-nilai berikut.
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
1 | S5 | S4 | S3 | S2 | S1 | b |
2 | SE5 | SE4 | SE3 | SE2 | SE1 | SEb |
3 | C | SEy | ||||
4 | F | DF | ||||
5 | R1 | R2 |
Baris 1, kolom 1 berisi S5 (kemiringan himpunan kelima dari known-x-values) berlanjut hingga kolom 5, yang akan berisi S1 (kemiringan untuk himpunan pertama dari known-x-values). Perhatikan bahwa kemiringan yang terkait dengan tiap himpunan known-x-values dihasilkan dengan susunan yang berlawanan.
Sel pada baris 1 terdiri dari b, perpotongan y untuk nilai x yang diketahui. Misalnya, sel ini akan menjadi baris 1 kolom 6.
Baris 2, kolom 1 berisi SE5 (kesalahan baku untuk koefisien yang terkait dengan himpunan kelima dari known-x-values) berlanjut hingga kolom 5, yang akan berisi SE1 (koefisien kesalahan baku untuk himpunan pertama dari known-x-values). Nilai tersebut diberikan dalam susunan terbalik, jika ada lima himpunan nilai x yang diketahui, nilai untuk himpunan kelima diberikan pada susunan pertama. Cara ini sama dengan cara nilai kemiringan dihasilkan.
Sel terakhir pada baris 2 berisi SEb, kesalahan baku yang terkait dengan nilai perpotongan y (b). Misalnya, sel ini akan menjadi baris 2 kolom 6.
Baris 3, kolom 1 terdiri dari C, koefisien determinasi. Statistik membandingkan nilai y aktual dan yang diperkirakan. Jika nilainya 1, tidak ada selisih antara nilai y aktual dan yang diperkirakan. Nilai diketahui sebagai korelasi sempurna. Jika koefisien determinasi adalah 0, tidak ada korelasi dan persamaan regresi yang diberikan tidak akan membantu memprediksi nilai y.
Baris 3, kolom 2 berisi SEy, kesalahan baku yang terkait dengan estimasi nilai y.
Baris 4, kolom 1 terdiri dari F, nilai F teramati. Nilai F teramati dapat digunakan untuk membantu menentukan apakah hubungan teramati antara variabel bebas dan terikat terjadi dengan kebetulan.
Baris 4, kolom 2 terdiri dari DF, derajat kebebasan. Gunakan statistik derajat kebebasan untuk membantu menentukan tingkat keyakinan.
Baris 5, kolom 1 berisi R1, jumlah regresi dari kuadrat.
Baris 5, kolom 2 berisi R2, jumlah residu dari kuadrat.
Berikut beberapa hal yang harus diingat mengenai larik statistik tambahan:
Tidak akan ada pengaruhnya bila nilai x yang diketahui dan nilai y yang diketahui ada pada baris atau kolom. Di kedua kasus, susunan yang diberikan disusun berdasarkan baris sebagaimana yang diilustrasikan pada tabel.
Contoh yang diasumsikan sebagai lima himpunan nilai x yang diketahui. Jika nilai x yang diketahui lebih atau lebih kecil dari lima, jumlah kolom pada susunan yang diberikan akan berubah (yang selalu sama dengan jumlah himpunan nilai x yang diketahui ditambah 1), namun jumlah baris akan tetap konstan.
Jika statistik tambahan tidak ditetapkan pada argumen ke LINEST, susunan yang diberikan hanya akan sama dengan baris pertama.